AAAINov, 2022
即使没有基础数据也能实现更好的泛化小样本学习
Better Generalized Few-Shot Learning Even Without Base Data
Seong-Woong Kim, Dong-Wan Choi
TL;DR本文介绍和研究了零基础广义少样学习(zero-base GFSL),提出了一种简单而有效的归一化方法,可以有效控制新类的权重分布的均值和方差,实现了对新类和基类的令人满意的性能,并且不使用任何基本样本的零基础 GFSL 方法甚至优于利用基本数据的现有 GFSL 方法。